La medicina digitale compie un salto evolutivo con l’introduzione dei medical digital twins, un concetto mutuato dall’ingegneria che promette di rivoluzionare la cura personalizzata.
Lo studio pubblicato su The Lancet Digital Health (Sadée et al., 2025) propone una definizione strutturata e operativa di digital twin in ambito sanitario, delineando cinque componenti fondamentali: paziente, connessione dati, paziente-in-silico, interfaccia e sincronizzazione del gemello.
Cos’è un medical digital twin?
Un digital twin medico è una replica virtuale dinamica del paziente, costruita attraverso l’integrazione di dati multimodali (esami clinici, imaging, genomica, dati da wearable) e modelli predittivi. Questo gemello digitale evolve in tempo reale insieme al paziente, simulando scenari clinici, prevedendo l’andamento della malattia e supportando le decisioni terapeutiche.
Tecnologie abilitanti: AI, modelli meccanicistici e wearable
Il paper evidenzia come l’intelligenza artificiale (AI) giochi un ruolo chiave nella fusione dei dati, nella costruzione del modello paziente-in-silico e nell’interfaccia con il team clinico. In particolare, l’integrazione tra AI e modelli meccanicistici consente di superare i limiti di ciascun approccio, migliorando la precisione predittiva e l’interpretabilità.
Tra le tecnologie emergenti, spiccano:
- Sequenziamento avanzato e biopsie liquide per l’oncologia.
- Wearable per il monitoraggio continuo di parametri vitali.
- Large Language Models (LLM) come ChatGPT, utilizzati come interfacce conversazionali per interrogare il gemello digitale.
Applicazioni cliniche: oncologia e diabete
Due ambiti di applicazione concreti sono l’oncologia e il diabete:
- Oncologia: modelli evolutivi basati su equazioni Lotka–Volterra simulano la competizione tra cellule tumorali sensibili e resistenti ai farmaci, ottimizzando i protocolli terapeutici. Studi clinici su abiraterone nel tumore prostatico hanno dimostrato un aumento della sopravvivenza grazie a strategie adattive basate sul digital twin.
- Diabete: il trial ADVICE4U ha validato un sistema AI-DSS che, agendo come gemello digitale, fornisce raccomandazioni personalizzate per la terapia insulinica. I risultati mostrano efficacia comparabile alla gestione clinica tradizionale, con vantaggi in termini di accessibilità e continuità assistenziale.
Verso una medicina più equa e sostenibile
Il potenziale dei medical digital twins va oltre la personalizzazione: può contribuire a ridurre le disuguaglianze sanitarie, ottimizzare le risorse e migliorare la sostenibilità dei sistemi sanitari. Il paper sottolinea l’importanza di test retrospettivi e staging dei dati per validare i modelli prima dell’implementazione clinica.
Fonte: Sadée C, Testa S, Barba T, et al. Medical digital twins: enabling precision medicine and medical artificial intelligence. The Lancet Digital Health. July 2025; Vol 7: 100864.
